commit to user 75
Observation number Mahalanobis d-squared
p1 p2
12 21.250
.323 .342
105 21.189
.326 .296
69 21.044
.334 .289
150 20.911
.342 .277
38 20.867
.344 .231
65 20.759
.350 .213
77 20.115
.388 .431
23 20.022
.393 .402
104 19.826
.405 .425
68 19.809
.406 .360
39 19.468
.427 .459
86 18.881
.465 .545
57 18.831
.468 .496
Sumber: Data primer yang diolah, 2010.
Bila tidak terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan kasus berbagai jawaban seorang responden yang mengindikasikan adanya
outliers,
maka kasus itu harus tetap diikutsertakan dalam analisis selanjutnya Ferdinand,2005:68. Dengan demikian jumlah sampel
yang akan digunakan tetap sebanyak 150 sampel.
F. Uji Hipotesis
Teknik pengujian hipotesis digunakan untuk menguji hipotesis dan menghasilkan suatu model yang baik. Untuk mengujinya digunakan
path analysis
analisis jalur dengan bantuan program AMOS 16.0.
1. Analisis Kesesuaian Model
Goodness-of-F if
Evaluasi nilai
goodness-of-fit
dari model penelitian yang diajukan dapat dilihat pada Tabel 12 berikut ini:
commit to user 76
Tabel 12 Hasil
Goodness-of-Fif
Model
Goodness-of-fit Indices Cut-off Value
Hasil Evaluasi
Model
Chi-Square
c
2
Diharapkan kecil c
2
dengan DF 71 109,850 Baik
Significance Probability p
0,05 0,025
Baik
CMINDF
2,0 1,273
Baik
GFI
0,9 0,945
Baik
AGFI
0,9 0,948
Baik
TLI
0,9 0,989
Baik
CFI
0,9 0,988
Baik
RMSEA
0,08 0,058
Baik Sumber: Data primer yang diolah, 2010.
Tujuan analisis
Chi-Square
c
2
adalah mengembangkan dan menguji model yang sesuai dengan data. Dalam pengujian
ini nilai c
2
yang rendah dan menghasilkan tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 akan mengindikasikan tidak ada perbedaan
yang signifikan antara matriks kovarian data dan matriks kovarian yang diestimasi.
Chi-Square
sangat sensitif terhadap ukuran sampel. Nilai c
2
pada penelitian ini sebesar 109,850 dengan probabilitas 0,025 menunjukkan bahwa model penelitian
yang diajukan dapat diterima.
Normed Chi-Square
CMINDF adalah ukuran yang diperoleh dari nilai
Chi-Square
dibagi dengan
degree of freedom.
Indeks ini merupakan indeks kesesuaian
parsimonious
commit to user 77
yang mengukur hubungan
goodness-of-fit
model dengan jumlah koefisien-koefisien estimasi yang diharapkan untuk mencapai
tingkat kesesuaian. Nilai CMINDF pada model ini adalah 1,273 menunjukkan bahwa model penelitian
ini fit. Goodness of Fit Index
GFI mencerminkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual
kuadrat dari model yang diprediksi dibandingkan data yang sebenamya. Nilai yang mendekati 1 mengisyaratkan model yang
diuji memiliki kesesuaian yang baik. Dengan tingkat penerimaan yang direkomendasikan 0,9, dapat disimpulkan
bahwa model memiliki tingkat kesesuaian yang baik dengan nilai GFI sebesar 0,945.
Adjusted Goodness of Fit Index
AGFI adalah GFI yang disesuaikan dengan rasio antara
degree of freedom
dari model yang diusulkan dan
degree of freedom
dari
null model.
Nilai AGFI dalam model ini adalah 0,948 juga menunjukkan tingkat
kesesuaian yang baik.
Tucker Lewis
Index
TLI merupakan
altematif
incremental fit index
yang membandingkan model yang diuji dengaa
baseline model.
TLI merupakan indeks kesesuaian model yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel. Nilai yang
direkomendasikan 0,9, dapat disimpulkan bahwa model
commit to user 78
menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik dengan nilai TLI sebesar 0,989.
Comparative Fit Index
CFI adalah indeks kesesuaian
incremental
yang membandingkan model yang diuji dengan null model. Besaran indeks ini adalah dalam rentang 0 sampai 1 dan
nilai yang mendekati 1 mengindikasikan model memiliki tingkat kesesuaian yang baik. Indeks ini sangat dianjurkan untuk
dipakai karena indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besamya sampel dan kurang dipengaruhi oleh kerumitan model. Dengan
memperhatikan nilai yang direkomendasikan 0,9, maka nilai CFI sebesar 0,988 menunjukkan bahwa model ini memiliki
kesesuaian yang baik.
The Root Mean Square Error aApproximation
RMSEA adalah indeks yang digunakan untuk mengkompensasi nilai
Chi- Square
dalam sampel yang besar. Nilai penerimaan yang direkomendasikan 0,08, maka nilai RMSEA sebesar 0,058
menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik. Berdasarkan keseluruhan pengukuran
goodness-of-fit
tersebut di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam penelitian dapat diterima.
commit to user 79
2. Analisis Koefisien Jalur
